本文主要是介绍MySQL中的limit分页优化，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

MySQL的limit优化

mysql的分页比较简单，只需要limit offset,length就可以获取数据了，但是当offset和length比较大的时候，mysql明显性能下降

1.子查询优化法

先找出第一条数据，然后大于等于这条数据的id就是要获取的数据
缺点：数据必须是连续的，可以说不能有where条件，where条件会筛选数据，导致数据失去连续性，具体方法请看下面的查询实例：
复制代码 代码如下:

mysql> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select count(*) from Member;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   169566 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> pager grep !~-
PAGER set to 'grep !~-'

mysql> select * from Member limit 10, 100;
100 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100;
100 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from Member limit 1000, 100;
100 rows in set (0.01 sec)

mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100;
100 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from Member limit 100000, 100;
100 rows in set (0.10 sec)

mysql> select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100;
100 rows in set (0.02 sec)

mysql> nopager
PAGER set to stdout


mysql> show profiles\G
*************************** 1. row ***************************
Query_ID: 1
Duration: 0.00003300
   Query: select count(*) from Member

*************************** 2. row ***************************
Query_ID: 2
Duration: 0.00167000
   Query: select * from Member limit 10, 100
*************************** 3. row ***************************
Query_ID: 3
Duration: 0.00112400
   Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 10,1) limit 100

*************************** 4. row ***************************
Query_ID: 4
Duration: 0.00263200
   Query: select * from Member limit 1000, 100
*************************** 5. row ***************************
Query_ID: 5
Duration: 0.00134000
   Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 1000,1) limit 100

*************************** 6. row ***************************
Query_ID: 6
Duration: 0.09956700
   Query: select * from Member limit 100000, 100
*************************** 7. row ***************************
Query_ID: 7
Duration: 0.02447700
   Query: select * from Member where MemberID >= (select MemberID from Member limit 100000,1) limit 100

从结果中可以得知，当偏移1000以上使用子查询法可以有效的提高性能。

2.倒排表优化法

倒排表法类似建立索引，用一张表来维护页数，然后通过高效的连接得到数据

缺点：只适合数据数固定的情况，数据不能删除，维护页表困难

倒排表介绍：（而倒排索引具称是搜索引擎的算法基石）

倒排表是指存放在内存中的能够追加倒排记录的倒排索引。倒排表是迷你的倒排索引。

临时倒排文件是指存放在磁盘中，以文件的形式存储的不能够追加倒排记录的倒排索引。临时倒排文件是中等规模的倒排索引。

最终倒排文件是指由存放在磁盘中，以文件的形式存储的临时倒排文件归并得到的倒排索引。最终倒排文件是较大规模的倒排索引。

倒排索引作为抽象概念，而倒排表、临时倒排文件、最终倒排文件是倒排索引的三种不同的表现形式。

3.反向查找优化法

当偏移超过一半记录数的时候，先用排序，这样偏移就反转了

缺点：order by优化比较麻烦，要增加索引，索引影响数据的修改效率，并且要知道总记录数 ，偏移大于数据的一半

limit偏移算法：
正向查找： (当前页 - 1) * 页长度
反向查找： 总记录 - 当前页 * 页长度

做下实验，看看性能如何

总记录数：1,628,775
每页记录数： 40
总页数：1,628,775 / 40 = 40720
中间页数：40720 / 2 = 20360

第21000页
正向查找SQL:
复制代码 代码如下:
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 839960, 40 

时间：1.8696 秒

反向查找sql:
复制代码 代码如下:
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 788775, 40

时间：1.8336 秒

第30000页
正向查找SQL: 
复制代码 代码如下:
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 LIMIT 1199960, 40 

时间：2.6493 秒

反向查找sql:
复制代码 代码如下:
SELECT * FROM `abc` WHERE `BatchID` = 123 ORDER BY InputDate DESC LIMIT 428775, 40 

时间：1.0035 秒

注意，反向查找的结果是是降序desc的，并且InputDate是记录的插入时间，也可以用主键联合索引，但是不方便。

4.只查索引法

MySQL的limit工作原理就是先读取n条记录，然后抛弃前n条，读m条想要的，所以n越大，性能会越差。
优化前SQL:
复制代码 代码如下:
SELECT * FROM member ORDER BY last_active LIMIT 50,5

优化后SQL:
复制代码 代码如下:
SELECT * FROM member INNER JOIN (SELECT member_id FROM member ORDER BY last_active LIMIT 50, 5) USING (member_id)

区别在于，优化前的SQL需要更多I/O浪费，因为先读索引，再读数据，然后抛弃无需的行。而优化后的SQL(子查询那条)只读索引(Cover index)就可以了，然后通过member_id读取需要的列。

总结：limit的优化限制都比较多，所以实际情况用或者不用只能具体情况具体分析了。页数那么后，基本很少人看的。。。

在mysql中limit可以实现快速分页，但是如果数据到了几百万时我们的limit必须优化才能有效的合理的实现分页了，否则可能卡死你的服务器哦。

   当一个表数据有几百万的数据的时候成了问题！

   如 * from table limit 0,10 这个没有问题 当 limit 200000,10 的时候数据读取就很慢，可以按照一下方法解决
    第一页会很快
   PERCONA PERFORMANCE CONFERENCE 2009上，来自雅虎的几位工程师带来了一篇”EfficientPagination Using MySQL”的报告
   limit10000,20的意思扫描满足条件的10020行，扔掉前面的10000行，返回最后的20行，问题就在这里。
   LIMIT 451350 , 30 扫描了45万多行，怪不得慢的都堵死了。
   但是
   limit 30 这样的语句仅仅扫描30行。

   那么如果我们之前记录了最大ID，就可以在这里做文章

   举个例子

   日常分页SQL语句
   select id,name,content from users order by id asc limit 100000,20
   扫描100020行
   如果记录了上次的最大ID
   select id,name,content from users where id>100073 order by id asc limit 20
   扫描20行。
   总数据有500万左右
   以下例子 当时候 select * from wl_tagindex where byname='f' order by id limit 300000,10 执行时间是 3.21s
   优化后：

点击(此处)折叠或打开

1. select * from (
   
2.    select id from wl_tagindex
   
3.    where byname='f' order by id limit 300000,10
   
4. ) a
   
5. left join wl_tagindex b on a.id=b.id

   执行时间为 0.11s 速度明显提升
   这里需要说明的是 我这里用到的字段是 byname ,id 需要把这两个字段做复合索引，否则的话效果提升不明显

   总结

   当一个数据库表过于庞大，LIMIT offset, length中的offset值过大，则SQL查询语句会非常缓慢，你需增加order by，并且order by字段需要建立索引。
   如果使用子查询去优化LIMIT的话，则子查询必须是连续的，某种意义来讲，子查询不应该有where条件，where会过滤数据，使数据失去连续性。
   如果你查询的记录比较大，并且数据传输量比较大，比如包含了text类型的field，则可以通过建立子查询。

   SELECT id,title,content FROM items WHERE id IN (SELECT id FROM items ORDER BY id limit 900000, 10);

   如果limit语句的offset较大，你可以通过传递pk键值来减小offset = 0，这个主键最好是int类型并且auto_increment

   SELECT * FROM users WHERE uid > 456891 ORDER BY uid LIMIT 0, 10;

   这条语句，大意如下:

   SELECT * FROM users WHERE uid >=  (SELECT uid FROM users ORDER BY uid limit 895682, 1) limit 0, 10;
   如果limit的offset值过大，用户也会翻页疲劳，你可以设置一个offset最大的，超过了可以另行处理，一般连续翻页过大，用户体验很差，则应该提供更优的用户体验给用户。

原文地址：SQL优化：limit分页优化 作者：wyett

分页查询

分页查询的问题点主要集中在

1. 如何快速定位起始点
2. 减少无用数据缓存

mysql为分页查询提供了很方便的关键字limit，但这个关键字在数据量较大时，却很低效。
“limit m,n”关键字的意思是，从第m行开始，扫描满足条件的n个偏移行。若需从第1行开始，则不需要指定m值。

示例

表aaaaa中共有2375690数据。

优化前的SQL  

SQL执行结果：

SELECT DISTINCT(device_id) uid FROM aaaaa WHERE status = 0 LIMIT 88000,1000;
1000 rows in set (0.48 sec)

SQL执行计划：

MariaDB [star]> explain SELECT sql_no_cache DISTINCT(device_id) uid FROM aaaaa WHERE status = 0 LIMIT 88000,1000;
+------+-------------+---------------+------+---------------+------+---------+------+---------+------------------------------+
| id   | select_type | table         | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | Extra                        |
+------+-------------+---------------+------+---------------+------+---------+------+---------+------------------------------+
|    1 | SIMPLE      | aaaaa         | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 2375690 | Using where; Using temporary |
+------+-------------+---------------+------+---------------+------+---------+------+---------+------------------------------+

  优化方式  

迅速定位起始ID，利用主键索引，加快扫描速度。可以看到，derived中，SQL使用到了覆盖索引进行扫描，虽然还是全表扫，因为只扫描id列，大大降低了扫描的IO耗费，快速定位到了id。

MariaDB [star]> explain SELECT sql_no_cache DISTINCT(device_id) uid FROM aaaaa join (select id from aaaaa limit 88000,1) k on star_device_5.id>=k.id

where status=0 limit 1000; 
+------+-------------+---------------+-------+---------------+-------------+---------+------+---------+------------------------------------------------+
| id   | select_type | table         | type  | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows    | Extra                                          |
+------+-------------+---------------+-------+---------------+-------------+---------+------+---------+------------------------------------------------+
|    1 | PRIMARY     |     | ALL   | NULL          | NULL        | NULL    | NULL |   88001 | Using temporary                                |
|    1 | PRIMARY     | star_device_5 | ALL   | PRIMARY       | NULL        | NULL    | NULL | 2377112 | Range checked for each record (index map: 0x1) |
|    2 | DERIVED     | star_device_5 | index | NULL          | idx_star_id | 8       | NULL | 2377112 | Using index                                    |
+------+-------------+---------------+-------+---------------+-------------+---------+------+---------+------------------------------------------------+

执行结果：

SELECT sql_no_cache DISTINCT(device_id) uid FROM star_device_5 join (select id from star_device_5 limit 880000,1) k on star_device_5.id>=k.id

where status=0 limit 1000;
1000 rows in set (0.19 sec)

随着m的增大和n的增大，两种写法的SQL执行时间会有本质差别。我做了测试，当m值增加到880000时，优化前的SQL需要2分钟，优化后的SQL还是0.1s左右。

MySQL5.6中Limit的工作机制

如果你仅需要在一个结果集中返回特定的几行，通常是使用limit，而不是取回整个结果集再舍去不需要的数据，MySQL通常按照如下的方式优化一个包含limit row_count或HAVING的语句：

◎只有limit

如果你只通过limit返回少量的行，那么正常情况下mysql会使用全盘扫描，有些场合会使用索引，以下是使用了覆盖索引的情况：

以下是使用全表扫描的情况：

◎order by和limit

如果你order by和limit一起使用，那么mysql在排序结果中找到最初的row_count行之后就会完成这条语句，而不是对整个结果集进行排序。如果使用了索引排序，它就非常快地完成。如果整个filesort必须都做完的话，那么在找到最初的row_count行之前，匹配该查询的所有行都将被select，并且做sort操作。如果这些行找到了，mysql将不会对剩余的结果集进行排序。

◎distinct和limit

当limit row_count和distinct一起使用时，MySQL在找到最初的unique的row_count行之后就会停止检索。

◎group by和limit

在某些场合下，group by会用于某些key行的排序，并且计算汇总信息，这时如果使用limit row_count的话将不会计算任何额外的grup by值。

◎SQL_CALC_FOUND_ROWS和limit

只要MySQL已经返回了需要的行数给客户端，它将终止这个查询，除非你在查询中使用了SQL_CALC_FOUND_ROWS。

◎limit 0的用法

Limit 0会非常快地返回一个空结果，这个功能可被应用于检测一条SQL的合法性。

◎临时表和limit

如果服务器在查询中使用了临时表，它会使用limit row_count语句来计算需求的空间大小。

Order by和Limit混合使用引起的问题

如果在order by语句中返回的结果集有很多行，那么非排序的列的返回结果是不确定的，即随机的，所以如果配合limit的话每次返回的结果集的顺序是不固定的，比如下面这个例子

mysql> SELECT * FROM ratings ORDER BY category;

+----+----------+--------+

| id | category | rating |

+----+----------+--------+

|  1 |        1 |   4.5 |

|  5 |        1 |   3.2 |

|  3 |        2 |   3.7 |

|  4 |        2 |   3.5 |

|  6 |        2 |   3.5 |

|  2 |        3 |   5.0 |

|  7 |        3 |   2.7 |

+----+----------+--------+

使用了limit以后，可发现id列和rating列和之前的结果集顺序有出入：

mysql> SELECT * FROM ratings ORDER BY category LIMIT 5;

+----+----------+--------+

| id | category | rating |

+----+----------+--------+

|  1 |        1 |   4.5 |

|  5 |        1 |   3.2 |

|  4 |        2 |   3.5 |

|  3 |        2 |   3.7 |

|  6 |        2 |   3.5 |

+----+----------+--------+

如果你有必要保证每次有相同的结果集，则需要order by你需要的那几列了：

mysql> SELECT * FROM ratings ORDER BY category, id;

+----+----------+--------+

| id | category | rating |

+----+----------+--------+

|  1 |        1 |   4.5 |

|  5 |        1 |   3.2 |

|  3 |        2 |   3.7 |

|  4 |        2 |   3.5 |

|  6 |        2 |   3.5 |

|  2 |        3 |   5.0 |

|  7 |        3 |   2.7 |

+----+----------+--------+

mysql> SELECT * FROM ratings ORDER BY category, id LIMIT 5;

+----+----------+--------+

| id | category | rating |

+----+----------+--------+

|  1 |        1 |   4.5 |

|  5 |        1 |   3.2 |

|  3 |        2 |   3.7 |

|  4 |        2 |   3.5 |

|  6 |        2 |   3.5 |

+----+----------+--------+

Order by和limit一起使用的优化原理

从MySQL5.6.2版本以后，优化器将更加智能地处理下面形式的查询了

SELECT ... FROM single_table ... ORDER BY non_index_column [DESC] LIMIT [M,]N;

这种在很大的结果集中只返回很少的行数的查询类型在web应用中非常常见，比如

SELECT col1, ... FROM t1 ... ORDER BY name LIMIT 10;

SELECT col1, ... FROM t1 ... ORDER BY RAND() LIMIT 15;

排序缓存有一个参数是sort_buffer_size，如果这个参数大小足够上面范例中的N行的排序结果集(如果M也被定义，那就是M+N行的结果集大小)，那么服务器将会避免一个文件排序操作，使得排序完全在内存中完成。

内存排序+limit原理

1 扫描表，在内存中插入那些被选择排序的列的数据到一个排好序的队列中，比如order by col1，col2，则插入col1和col2列的数据。如果队列满了，则挤出排序在末尾的数据。

2 返回队列中的前N行记录，如果M也被定义，则调到第M行开始返回后续的N行记录。

文件排序+limit原理

1扫描表，重复步骤2和3，直到表的结尾

2选中这些行数直到排序缓存被填满

3在排序缓存中写入第一个N行（如果M被定义，则M+N行）到一个排序文件中。

两者比较

在内存中排序和使用文件排序相比，扫描表的代价几乎是一样的，不同的是其他的开销：

内存排序的方法在插入数据到一个有序队列中会牵扯到更多的cpu资源，而文件排序会消耗更多的磁盘IO，优化器在考虑两者的平衡性上会主要考虑N的值大小

LIMIT是什么?

  LIMIT的概念,其实大家应该都很清楚,在百度百科中是这样描述的:

LIMIT是一种数据语言，主要是用于查询之后要显示返回的前几条或者中间某几行数据。

这里着重需要注意的是,offset为开始角标,count代表数量,如下图所示:

(网络配图)

理解了这个概念之后,我们就能够知道下面这两个语句的意思了:

LIMIT 0,100; (A)
LIMIT 10,100; (B)

语句A代表的是 :  从起始角标为0的位置,往后获取100条记录。

语句B代表的是 :  从起始角标为10的位置,往后获取100条记录。

(别以为这很简单,在之前的面试过程中,就有很多童鞋搞混了,将语句B理解成了: 从起始角标为10的位置,获取90条数据呢。)

其实,LIMIT还有一个比较常用的简化写法,如下所示:

LIMIT 100;

这其实就是对上述A语句的简化,其意思代表的是: 从其实角标为0的位置,往后获取100条记录。只是将其实角标0省略掉了而已。真是这样的特性,有很多应用也直接使用LIMIT来进行分页操作。

提问时间

  上面我们介绍了,LIMIT的概念,也理清楚了LIMIT每个参数的含义,那现在就留一个问题:

• 问: LIMIT 0,100与 LIMIT 100000,100的执行效率是一样吗？ 一样为什么？不一样又为什么？

ps: 面试时经常有这样的问题哦。这个之前我也被问到过。

执行LIMIT发生了什么?

  我们知道,一般是在order by xx asc|desc语句后紧跟着LIMIT语句,下面我们就来看看下面这两个语句,揭露一下:
语句A:

select * from t_base_user order by oid desc limit 0,100;

语句B:

select * from t_base_user order by oid desc limit 10000,100;

分别看下执行计划:
语句A的执行计划是:

explain select * from t_base_user order by oid desc limit 0,100;

结果:

语句B的执行计划是:

explain select * from t_base_user order by oid desc limit 10000,100;

结果:
id|select_type|table|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|Extra
—|—|—|—|—|—|—|—|–|–|
1 | SIMPLE|t_base_user|index|null|PRIMARY|8|null|1000100|null

到这里,我们会发现扫描的行数是完全不一样的,在语句B中,其实MySQL实际扫描1000100行记录,然后只返回100条记录,将前面的1000000条记录活生生的抛弃掉，你说这成本大不大,代价高不高？ 看到这里,我们应该已经知道上面问题的答案了。

如何优化

  现在我们来说说如何优化LIMIT，我们知道,在offset比较大的时候,效率会非常低,所以,对LIMIT优化,要么限制分页的数量,要么降低offset的大小。
例如:

select * from t_base_user limit 100000,100

比如上面这语句,因为我们主键是连续的。

方法一 : 我们就可以通过这样来优化:

select * from t_base_user where oid between 100000 and 1000100;

此时如果我们看执行计划的话,其实type已经从all(全表扫描)扫描优化到range(范围查找),也走了PRIMARY索引。

方法二: 我们可以倒序LIMIT
如果我们表中一共有120万数据,此时我们就可以倒序LIMIT,如下所述:

select * from t_base_user order by oid desc limit 100;

或者这样:

select * from t_base_user where oid<1000000 order by oid desc limit 100;

同样也达到来优化的效果。

数据结构

  本文所有数据,均基于以下数据结构:

create table t_base_user(
oid bigint(20) not null primary key auto_increment,
name varchar(30) null comment “name”,
email varchar(30) null comment “email”,
age int null comment “age”,
telephone varchar(30) null comment “telephone”,
status tinyint(4) null comment “0 无效 1 有效”,
created_at datetime null default now() comment “创建时间”,
updated_at datetime null default now() comment “修改时间”
)
// 新增记录:
insert into t_base_user(name,email,age,telephone,status,created_at,updated_at) values (“andyqian”,”andytohome”,20,”15608411”,1,now(),now());

这里提供一个简单的方法复制数据

insert into t_base_user(name,email,age,telephone,status) select name,email,age,telephone,status from t_base_user;

使用该语句,可以快速的复制数据。执行多次后,就能够生成不少数据,(备注: 该数据仅用作LIMIT关键字演示,新建索引,计算区分度其值偏差会比较大,请勿将该结果作为建索引的参考值。)

小结

  上面对MySQL LIMIT关键字做了详细的讲解,你可别小瞧它哦，它在平时开发中有很大的用处哦,例如: 在平时开发查询数据时，加上LIMIT后，查询效果可会大大增加,能节省不少时间呢。在查询数据时养成加上LIMIT是一个不错的习惯。

这篇关于MySQL中的limit分页优化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！